블록 코딩을 기반으로 하는 영상의 압축 부호화는 영상 및 비디오 압축 표준으로 적용되어 왔다. 그런데 영상 복원 시 발생하는 블록효과에 대한 효율적인 측정방법을 찾아보기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 서브블록 DCT부호화를 이용한 복원 영상에 대한 객관적인 블록효과 측정방법을 제안한다. 제안한 방법이 주관적인 순위매김과 일치하는 블록효과 측정방법임을 실험결과로서 입증한다 또한 제안한 이 새로운 측정방법은 복원 영상에서 쉽게 그리고 효율적으로 블록효과를 측정하는데 널리 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
이 사례연구는 누수가 있었던 고층 아파트의 공기중 진균 오염 실태를 조사하고, 이를 개선하기 위해 취해진 복원방법의 효과를 평가하기 위해 실시하였다. 공기중 진균은 주로 엔더슨 샘플러를 사용하여 측정하였다. 누수가 있었던 아파트의 복원 전 공기중 진균 농도는 매우 높았다(평균: $51,000\;cfu/m^{3}$, 기하평균: $40,163\;cfu/m^{3}$). 고농도의 오존처리와 오염된 벽체 철거 후 공기중 진균 농도는 상대적으로 매우 낮아졌으며(평균: $1,118\;cfu/m^{3}$, 기하평균: $899\;cfu/m^{3}$), 제거효율은 96.3%로 나타났다. 철거되지 않고 남아 있던 인근 벽체의 벽지를 제거하고 살진균제 처리를 실시한 결과, 공기중 진균 농도는 상대적으로 안전한 수준까지 낮아졌으며(평균: $95\;cfu/m^{3}$, 기하평균: $88\;cfu/m^{3}$), 제거효율은 99.7 %로, 나타났다. 결론적으로, 누수가 있었던 아파트의 공기중 진균 농도는 매우 높은 상태로 오염이 심한 상태이었으나, 본 연구에서 적용한 복원방법들은 공기중 진균 농도 저감에 있어서 매우 높은 효율을 나타냈다.
본 논문에서는 적은 수의 특징점을 이용한 얼굴 복원 방법을 제안한다. 먼저 얼굴을 형태와 질갑 프로토타입들의 선형 중첩으로 모형화한 다음, 특징점에서의 형태와 질감정보만을 가지고 각각의 얼굴이 요구하는 변형의 근사값을 찾는다. 본 논문에서는 이러한 under-determined 조건에서 최소 제곱법(least square minimization method)을 사용하여 최적값을 얻는다. 실험을 통하여 적은 수의 특징점을 이용하여 2차원 얼굴 영상을 효율적으로 복원할 수 있음을 검증하였다. 우리는 제안된 얼굴 영상을 압축하거나 겹침이나 잡영에 의해 손상된 영상으로부터 원래의 전체 정보를 복원하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
JPEG2000은 ISO/ITU-T에 의해 개발된 가장 최근의 영상 압축 표준으로 기존의 JPEG 표준이 제공하는 압축 성능을 개선하고 새로운 기능을 제공해준다. 이러한 기능 중 하나는 관심영역(Region of Interest) 부호화이다. JPEG2000 표준에서는 이러한 관심영역 부호화를 위해 Part 1에서는 Maxshift 방법을 정의하고 있다. Maxshift 방법은 관심영역을 완전히 복원하기 전까지 배경이 복원되지 않는다. 또한 영상전체를 웨이블릿 변환을 함으로써 메모리와 계산량이 상당히 많아진다. 본 논문에서는 JPEG 2000에서 사용되는 Maxshift 방법에서 관심영역이 완전복원되기 전에는 배경영역이 복원되지 않는 단점을 보완하고 부호화효율과 메모리 사용을 줄일 수 있는 영상 타일링에 기반한 관심영역 부호화 방법을 제안한다.
단일 영상 초해상도는 하나의 저해상도 영상에서 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근 심층신경망을 적용한 초해상도 기법이 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 논문에서는 기존의 심층신경망 기반 초해상도 복원 기법보다 속도와 성능을 개선한 신경망 구조를 제안한다. 이를 위해 기존 기법의 단점을 분석하고 해결책을 제시한다. 제안하는 방법은 기존 기법의 5단계를 3단계로 줄여 효율성을 높였으며, 네트워크의 폭과 깊이에 대한 실험을 통해 가장 효율적인 신경망 구조를 연구하였다. 제안하는 방법의 성능과 속도를 알아보기 위해 비교 실험을 진행하였다. 제안하는 방법은 $1024{\times}1024$ 영상을 초당 148장 복원하는 속도를 나타냈으며, 4가지 데이터에 대해 기존 방법보다 복원 성능이 우수하였다.
가뭄은 시간적 지속성이 타 재난에 비해 길고 공간적 피해의 범위와 편차가 크다는 점에서 지역적 특성과 가뭄대응역량에 맞는 적절한 대응과 대책 마련이 필수적이다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시된 바 있는 지역적 가뭄복원력평가 방법론을 기준으로, 가뭄복원력 평가 인자의 민감도 분석을 실시하였다. 가뭄복원력평가 인자는 4Rs (Robustness, Redundancy, Resourcefulness, Rapidity)을 기준으로 총 18개의 지표로 구성되어 있으며, 18개 지표를 산출하는 과정에서 활용되는 세부자료는 정량자료 19개와 담당자 설문조사를 통해 산정되는 정성자료 8개를 포함하여 총 28개가 존재한다. 본 연구에서는 국내 지자체의 복원력 평가 결과 기준, 등급별 1-2개 지자체를 민감도 분석의 대상으로 설정하고, 19개 정량자료 각각의 비율적 변화에 따른 복원력 결과의 변동성을 정량화하여 도출하였다. 또한 19개 정량자료 중, 연관성 및 계층적 관계성이 존재하는 주요 자료 그룹을 구분하고, 대상 자료의 동시적, 연쇄적 변화에 따른 복원력 평가 결과의 영향도를 정성, 정량적으로 평가하였다. 분석 결과 가뭄 복원력에 기여하는 인자의 변화에 따라 가뭄 복원력의 증감 정도가 지자체 별도 상이하게 나타남을 확인할 수 있었다. 도출된 민감도 분석 결과는 지자체의 현재 가뭄대응역량지표를 기준으로, 가뭄 복원력을 증가시키기 위한 효율적 대책 및 계획 수립을 위한 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 평활화 기법이 적용된 새로운 적응적 변이추정 알고리즘을 제시하고 이를 이용하여 스테레오 영상을 효과적으로 복원하는 방법을 제시하였다. 적응적 변이추정 방식은 기존 방식들에 비해 복원된 영상의 PSNR 이 크게 개선되는 것으로 분석되고 있지만 정합창의 크기가 입력 영상의 특징값에 따라 적응적으로 변하기 때문에 정합창이 겹쳐지거나 할당되지 않는 영역이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 적응력 변이추정 방식에 임계값을 설정하여 경계값을 보존하는 평활화 기법을 적용하여 보다 효율적인 스테레오 영상 복원기법을 제시하였다. 즉, 추정된 인접 변이벡터들 사이의 유사성을 이용하여 인접 변이 벡터들을 평활화해 줌으로써 기존의 적응적 정합창에서 발생했던 잘못된 변이벡터의 보정 뿐만 아니라 경계부분에서는 최적의 경계 보존값을 찾아 복원함으로써 보다 효율적인 예측영상의 복원이 가능하였다. CCETT의 'Man'과 'Claud' 영상을 사용한 실험 결과, 제안된 변이추정 기법에 의해 복원된 영상의 PSNR 기존의 화소기반에 비해 10.89dB, 6.13dB, 적응기반에 비해서는 1.41dB, 0.81dB 각각 개선됨이 분석되었다.
영상 압축을 위하여 제시된 JPEG, MPEG 등과 같은 표준에서는 영상 자료의 허프만 부호화를 위하여 한쪽으로 기운 허프만 트리를 사용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 허프만 트리에 대하여 효율적인 새로운 허프만 부호 복원방법을 제안한다. 제안한 허프만 부호 복원방법에서는 입력된 비트열로부터 미리 결정된 수 만큼의 연속된 비트를 반복적으로 취하여 이를 토대로 심볼 정보가 저장된 테이블을 참조함으로써 부호회된 심볼을 복원한다. 이러한 복원방법은 주어진 허프만 트리가 한쪽으로 기울어진 경우에 복원을 위한 테이블의 크기를 작게 할 수 있으며 실제로 본 논문에서는 이의 상한값을 제시한다. 또 한, 이 방법은 한 클릭에 여러 비트를 동시에 처리하기 때문에 실시간 동작이 가능하며 이에 대한 평가 결과를 보인다.
렌즈의 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 영상을 방향이 없는 평면영역과 4가지 방향을 갖는 윤곽영역으로 나누어, 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 리플잡음을 억제함으로써 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 변에서도 우수하였다.
움직임에 의해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 방법은 매우 어렵다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 훼손된 영상에 전처리를 하여 방향성을 검출한 다음 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 시각적으로 중요한 해상도를 향상시킴으로써 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR과 MSE 면에서도 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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